Project Aria 是 Meta 推出的以第一人称视角进行机器感知和增强现实研究的项目。
Project Aria 是 Meta 推出的专注于第一人称视角研究的项目,旨在通过创新技术推动增强现实(AR)和人工智能(AI)的发展。该项目通过 Aria Gen 2 眼镜等设备,从用户视角收集信息,为机器感知和 AR 研究提供支持。其主要优点包括创新的硬件设计、丰富的开源数据集和挑战赛,以及与全球研究合作伙伴的紧密合作。该项目的背景是 Meta 对未来 AR 技术的长期投入,旨在通过开放研究推动行业进步。
Aria Gen 2 是一款用于机器感知、情境 AI 和机器人研究的新型智能眼镜。
Aria Gen 2 是 Meta 推出的第二代研究级智能眼镜,专为机器感知、情境 AI 和机器人研究而设计。它集成了先进的传感器和低功耗的机器感知技术,能够实时处理 SLAM、眼动追踪、手势识别等功能。该产品旨在推动人工智能和机器感知技术的发展,为研究人员提供强大的工具来探索如何让 AI 更好地理解人类视角的世界。Aria Gen 2 不仅在技术上取得了突破,还通过与学术界和商业研究实验室的合作,促进了开放研究和公众对这些关键技术的理解。
图像材质属性编辑技术
Alchemist是一种利用预训练的文本到图像模型和合成数据,允许用户在图像中编辑物体的材质属性的技术。它通过微调合成数据集,实现了对物体的特定材质属性(如粗糙度、金属感、基础颜色饱和度和透明度)的参数化编辑控制。这项技术的主要优点包括在保持物体几何形状和图像光照不变的同时,能够改变物体的属性,甚至在物体透明化时,能够真实地填充背后的背景、隐藏的内部结构和折射光效果。
多模态多视角视频数据集和基准挑战
Ego-Exo4D 是一个多模态多视角视频数据集和基准挑战,以捕捉技能人类活动的自我中心和外部中心视频为中心。它支持日常生活活动的多模态机器感知研究。该数据集由 839 位佩戴摄像头的志愿者在全球 13 个城市收集,捕捉了 1422 小时的技能人类活动视频。该数据集提供了专家评论、参与者提供的教程样式的叙述和一句话的原子动作描述等三种自然语言数据集,配对视频使用。Ego-Exo4D 还捕获了多视角和多种感知模态,包括多个视角、七个麦克风阵列、两个 IMUs、一个气压计和一个磁强计。数据集记录时严格遵守隐私和伦理政策,参与者的正式同意。欲了解更多信息,请访问官方网站。
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